Google Cloud Managed Lustre

"Notre capacité à aider les entreprises à identifier et à bloquer les deepfakes audio, vidéo et image dépend entièrement de nos modèles. Managed Lustre est essentiel pour entraîner efficacement nos modèles avec nos ensembles de données dynamiques. Il sature complètement nos GPU et il est six fois plus rapide que les autres solutions de stockage que nous avons évaluées."

Regardez leur témoignage ici.

^{—Zohaib Ahmed, CEO de Resemble AI}

"Managed Lustre nous permet de multiplier par trois le scaling de l'entraînement des modèles d'IA pour AFEELA Intelligent Drive par rapport à d'autres solutions Google Cloud."

^{—Motoi Kataoka, responsable senior, plate-forme d'analyse de données et d'IA, Sony Honda Mobility Inc.}

"En intégrant Managed Lustre à VTC (clusters d'entraînement Vertex), Salesforce AI Research a éliminé les goulots d'étranglement habituels liés à l'intégration, ce qui nous a permis de nous lancer immédiatement dans la charge de travail d'inférence. Ce stockage à haut débit et à faible latence permet de saturer complètement nos GPU B200, ce qui se traduit par un gain de performances considérable dans l'inférence avec les grands modèles de langage par rapport au H200. Pour nos clients, cela se traduit directement par des agents IA plus rapides et plus réactifs, capables de gérer des raisonnements complexes avec une latence bien inférieure à celle des modèles précédents."

^{—Lavanya Karanam, Principal Software Engineer, Salesforce}

"La migration vers Google Cloud a fondamentalement changé le rythme de mes recherches. Mon travail consiste à entraîner des réseaux de neurones à grande échelle sur d'énormes ensembles de données, y compris l'intégralité du Common Corpus, que l'équipe chargée des clusters a importé et rendu directement accessible pour moi. Je n'aurais pas pu obtenir l'ensemble de données complet avec les infrastructures auxquelles j'avais accès. Avec Managed Lustre, l'ingestion, qui ralentissait auparavant mon pipeline, s'effectue désormais en quelques secondes. Mes GPU sont utilisés de façon constante et je passe beaucoup moins de temps à attendre dans la file d'attente. Résultat : un délai d'obtention des insights nettement plus court pour chacun des tests que je lance."

^{—Christopher J. Lynch, Ph.D., Professeur assistant de recherche, Virginia Modeling, Analysis & Simulation Center (VMASC), Université Old Dominion}